Ejecución y diseminación de resultados del sistema ProRindes para el pronóstico de rendimientos de maíz y soja en la Pampa Húmeda argentina


Taller de entrenamiento Pro-Rindes

Ciudad de Buenos Aires, SMN, 11-12 de diciembre de 2018

Varios proyectos de investigación realizados en los últimos años han aportado los conceptos y herramientas que se han integrado para desarrollar el sistema ProRindes mediante la colaboración entre el Servicio Meteorológico Nacional de la Argentina (SMN), la Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA), la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires (FAUBA), y la Escuela Rosenstiel de Ciencias Marinas y Atmosféricas de la Universidad de Miami, Estados Unidos de Norteamérica (RSMAS, por sus siglas en inglés).Los diferentes proyectos fueron financiados por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Instituto Inter-Americano para el Estudio del Cambio Global (IAI), y la Fundación Nacional de Ciencias de los Estados Unidos (NSF, por sus siglas en inglés). Hoy los resultados de los proyectos muestran su utilidad y pertinencia  al ser incorporados a la labor cotidiana de instituciones operacionales gubernamentales y del sector privado. En efecto, la Dirección de Estimaciones Agrícolas de la Subsecretaría de Agricultura (Secretaría de Agroindustria), el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) y la Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (CREA) han establecido un acuerdo de colaboración para la simulación y diseminación de rendimientos producidos por el sistema ProRindes. Las tres partes mantendrán el funcionamiento del sistema, comenzando por producir y diseminar pronósticos de rendimientos de maíz y soja durante la campaña agrícola 2018-2019.

 



 Qué es ProRindes?
ProRindes (Pronóstico de Rindes simulados) es una herramienta para anticipar el rendimiento de soja, maíz y trigo en 14 localidades de la región pampeana argentina, y a lo largo de toda una campaña agrícola.  Las localidades elegidas coinciden con la ubicación de estaciones meteorológicas operadas por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), de modo de tener acceso fluido a los datos meteorológicos diarios durante el ciclo del cultivo simulado. Para cada localidad, se pronostican los rendimientos para los suelos más comunes de la zona, y para 2-3 manejos agronómicos que representan las prácticas habituales en cada ubicación, de manera que los productores que consultan los pronósticos de rendimiento puedan reconocer situaciones similares a su propia realidad.
Los pronósticos de rendimiento se basan en modelos computacionales que simulan el crecimiento y desarrollo de un cultivo, desde la siembra a la cosecha. Los modelos requieren datos sobre el manejo agronómico del cultivo simulado, suelos, y datos climáticos. Los pronósticos de ProRindes se realizan para los suelos más representativos de cada zona, y para un par de manejos agronómicos típicos en cada lugar.
 
 

  

ProRindes pronostica rendimientos para cada combinación de las siguientes condiciones: 

  1. localidad,
  2. tipo de suelo,
  3. cultivo (soja, maíz temprano y tardío), 
  4.  manejo agronómico, y
  5. contenido de agua en el suelo a la siembra.
Para cada combinación y fecha de pronóstico, se simulan múltiples rendimientos, que corresponden a las diferentes series climáticas que se usan para correr simulaciones. La dispersión o variabilidad de los múltiples rendimientos para cada combinación de condiciones y fecha de pronóstico refleja la incertidumbre en las condiciones climáticas entre el momento del pronóstico y el fin de ciclo del cultivo.

El sistema Prorindes consta de dos componentes de software denominados Backend (BE) y Frontend (FE). El primero (BE) provee la funcionalidad de simulación de rendimientos y generación de pronósticos. El BE es una plataforma web de acceso público que se utilizará para mostrar diversos informes basados en los pronósticos generados. Finalmente, si bien no son parte del sistema Prorindes, cabe destacar que existen dos cuentas de redes sociales, una de Twitter (@ProRindes) y otra de Facebook (@ProRindes), que ya cuentan con una cantidad importante de seguidores y han sido utilizadas para comunicar el lanzamiento de pronósticos y otras noticias relacionadas de relevancia.


 


El Proyecto IAI-CRN3035 se ha comprometido con el entrenamiento de los expertos de SMN, Agroindustria y CREA, seleccionados por las instituciones. El Taller presencial de entrenamiento Pro-Rindes estuvo a cargo de Daniel Bonhaude, informático del centro de Tecnología Apropiada de la Universidad Católica de Asunción del Paraguay y de Guillermo García de la Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina. El personal del SMN,  Agroindustria y CREA seleccionado completará su formación de manera virtual por 2.0 o 2.5 horas cada semana en los momentos que se acuerden para la ejecución de las simulaciones.